Analytics Engineer Tech Lead

ASAAS; Joinville; Hybrid; BRL 250,000 - 420,000; Full time

Job summary

A ASAAS procura um Tech Lead de Analytics Engineer para liderar a plataforma analítica que atende todos os times de dados. O foco é padronizar desenvolvimento com dbt, CI/CD, testes e governança, além de evoluir observabilidade e documentação.

Será essencial trabalhar com Data & AI, orientar a equipe e impulsionar automação e IA aplicada ao ciclo do dado. O papel exige visão sistêmica, proatividade e experiência sólida em engenharia de dados.

Qualifications

• Liderança técnica de times de dados
• Modelagem dimensional e pipelines analíticos escaláveis
• SQL Avançado para grande volumes de dados
• dbt: organização de projeto, testes e documentação
• Experiência com Databricks Unity Catalog e gestão de permissões
• Python para orquestração de pipelines (Airflow ou similar)
• Controle de código com Git/GitHub e revisão de código
• Engenharia de software aplicada a dados com CI/CD
• Definição de padrões técnicos escaláveis para equipes de dados

Responsibilities

• Ser referência técnica de Analytics Engineering, definindo padrões de modelagem, versionamento, testes e documentação
• Liderar arquitetura da camada compartilhada da plataforma analítica, buscando modularidade e reuso
• Evoluir ferramental e experiência de desenvolvimento (dbt, macros, CI/CD, templates)
• Estruturar qualidade e observabilidade de dados (testes, freshness, alertas)
• Garantir governança e confiabilidade de dados com o time de Governança
• Acompanhar custo e performance da plataforma de dados
• Aplicar IA Generativa ao ciclo de vida do dado
• Mentorar time com code reviews e boas práticas de engenharia
• Promover ambiente colaborativo e de alto impacto

Skills

Liderança técnica

Modelagem dimensional

SQL Avançado

dbt

Python

CI/CD

Testes automatizados

Governança de dados

Engenharia de dados

Visão sistêmica

Mentoria

Education

Graduação em Engenharia, Ciência de Dados ou áreas correlatas

Tools

Databricks Unity Catalog

Git/GitHub

Airflow

Job description

Job description

Se você tem paixão por inovação e busca trabalhar em um ambiente ágil, colaborativo e desafiador, esta pode ser a sua oportunidade!

Para assumir a posição deTech Lead de Analytics Engineerno nosso time deData & AI, buscamos uma pessoa com perfil "mão na massa" para liderar o time responsável por sustentar e evoluir a plataforma analítica que todos os times de dados do Asaas utilizam. A missão principal é definir os padrões, o ferramental e os mecanismos de qualidade, governança e automação que permitem que os tempos de domínios entreguem modelagem com velocidade, consistência e confiança.Na prática, isso significa liderar frentes como padronização de desenvolvimento em dbt, CI/CD, testes e observabilidade de dados, documentação e catálogo, FinOps da plataforma, governança e iniciativas de IA & automação aplicadas ao ciclo de vida do dado.

Para o sucesso nessa posição, é essencial o domínio de dbt e SQL, experiência com engenharia de software aplicada a dados (versionamento, revisão de código, automação de pipelines), além de visão sistêmica, proatividade e energia para engajar o time em um ambiente complexo e dinâmico.

Se interessou pela oportunidade mas não reside em Joinville? Não tem problema, possibilitamos o trabalhoremoto/home office.

Main responsibilities

• Ser a referência técnica de Analytics Engineering no Asaas, definindo e garantindo os padrões de modelagem, versionamento, testes e documentação adotados por todos os times de dados.
• Liderar a arquitetura da camada compartilhada da plataforma analítica, garantindo modularidade, reuso e escalabilidade dos artefatos que sustentam os times de domínio.
• Evoluir o ferramental e a experiência de desenvolvimento do time — projeto dbt, macros e pacotes internos, CI/CD, ambientes e templates — reduzindo atrito e retrabalho no ciclo de entrega.
• Estruturar e manter os mecanismos de qualidade e observabilidade de dados: testes automatizados, freshness, alertas, gestão de incidentes e indicadores de saúde das pipelines.
• Assegurar governança e confiabilidade dos dados em parceria com o time de Governança, atuando em catálogo, documentação, políticas de acesso e ciclo de vida dos artefatos.
• Acompanhar e otimizar custo e performance da plataforma de dados, equilibrando eficiência e capacidade de entrega.
• Impulsionar automações e aplicar IA Generativa ao ciclo de vida do dado, acompanhando tendências de analytics engineering e traduzindo-as em ganhos concretos para o time.
• Mentorar e desenvolver o time, disseminando boas práticas de engenharia de dados por meio de code review, pairing e fóruns técnicos.
• Promover um ambiente colaborativo, inclusivo e orientado a impacto.

Requirements and skills

• Experiência em liderança técnica (formal ou informal) de times de dados.
• Experiência em modelagem dimensional e desenvolvimento de pipelines analíticos escaláveis.
• Experiência com SQL Avançado para estruturação, manipulação e transformação de grandes volumes de dados.
• Experiência com dbt, incluindo organização de projeto, macros, testes e documentação.
• Experiência com Databricks com Unity Catalog, Asset Bundles, gestão de permissões e de ambiente.
• Experiência com Python para orquestração e automação de pipelines (Airflow ou equivalente).
• Experiência com versionamento de código, utilizando Git e GitHub de forma estruturada.
• Vivência com engenharia de software aplicadas a dados (automação via CI/CD, revisão de código e testes automatizados).
• Vivência na definição e implementação de padrões técnicos (arquitetura, ferramentas ou fluxos) adotados de forma escalável por outras equipes de dados.

• Graduação ou experiência equivalente em Engenharia, Ciência de Dados, Computação, Sistemas de Informação, Estatística, Economia ou áreas correlatas.

Additional information

Diferenciais:

• Atuação prévia em fintechs, meios de pagamento ou setores financeiros.
• Conhecimento de IaC, com Terraform.
• Experiência com produtização projetos de Machine Learning aplicados a produtos digitais (modelos de previsão, recomendação, personalização etc).
• Participação em projetos de arquitetura de produtos digitais (data mesh, event-driven, CDC etc).
• Experiência com testes estatísticos e mensuração de impacto de produto.

Modelo de trabalho:

• Carga horária de 8h por dia (segunda a sexta-feira).
• Contratação CLT.